将值添加到 Pandas 数据框以创建具有加权平均值的排名系统

Question

我不确定如何最好地描述这一点（我确信有更合适的描述方式）。

我有一个包含房屋详细信息（例如墙壁、浴室、卧室等）的大型数据集，我需要根据它们的特征对其进行分析和排名。我创建了一个排名系统，“4”是最好的，“0”是最差的，例如，一栋有 1 间卧室的房子的卧室分数可能会得到“0”，但有 3 间浴室的房子可能会得到“ 4”为他们的浴室得分。

一旦我将排名与所有特征相关联，我计划创建一个加权平均值来看看哪些房子是最好的。

最好的方法是什么？我需要执行此操作大约 20 次（针对 20 个特征），到目前为止，这是我知道如何执行此操作的唯一方法 - 而且非常乏味，特别是如果我需要返回并更改任何内容。

另外，最好能更好地理解 df.loc 函数的工作原理，我能够让它工作，但我不太明白它。

    #EXAMPLE ONE, GRADING LAND USE  
    ParcelsData.loc[ParcelsData["land_use"] == 'Flum/Swim Floodway (Restrected)', 'LandUseGrade'] = 0
    ParcelsData.loc[ParcelsData["land_use"] == 'Single Family Residential', 'LandUseGrade'] = 4
    ParcelsData.loc[ParcelsData["land_use"] == 'Wasteland, Slivers, Gullies, Rock Outcrop', 'LandUseGrade'] = 0
    ParcelsData.loc[ParcelsData["land_use"] == 'Single Family Residential - Common', 'LandUseGrade'] = 4
    ParcelsData.loc[ParcelsData["land_use"] == 'Multi Family', 'LandUseGrade'] = 2
    
    #EXAMPLE TWO, STORY 
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == '1 STORY', 'StoryGrade'] = 4
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == '1.5 STORY', 'StoryGrade'] = 2
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == '2.0 STORY', 'StoryGrade'] = 3
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == '2.5 STORY', 'StoryGrade'] = 2
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == '3.0 STORY', 'StoryGrade'] = 2
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == 'RANCH W/BSMT', 'StoryGrade'] = 4
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == 'BI-LEVEL', 'StoryGrade'] = 1
    ParcelsData.loc[ParcelsData["HomeDetails_storyheight"] == 'SPLIT LEVEL', 'StoryGrade'] = 1
    
     #EXAMPLE THREE, ACRES
    ParcelsData.loc[ParcelsData["Acres"] <= .1, 'AcresGrade'] = 1
    ParcelsData.loc[ParcelsData["Acres"] <= .2, 'AcresGrade'] = 2
    ParcelsData.loc[ParcelsData["Acres"] <= .3, 'AcresGrade'] = 3
    ParcelsData.loc[ParcelsData["Acres"] <= .4, 'AcresGrade'] = 7
    ParcelsData.loc[ParcelsData["Acres"] <= .5, 'AcresGrade'] = 8
    ParcelsData.loc[ParcelsData["Acres"] > .5, 'AcresGrade'] = 9

Answer 1

我会为土地使用做这个，希望你明白。

请参阅 https://pandas.pydata.org/docs/reference /api/pandas.Series.map.html 了解更多详情

land_use_map = {
    'Flum/Swim Floodway (Restrected)': 0,
    'Single Family Residential':  4,
    'Wasteland, Slivers, Gullies, Rock Outcrop':  0,
    'Single Family Residential - Common':  4,
    'Multi Family':  2,
}

ParcelsData['land_use'] = ParcelsData['LandUseGrade'].map(land_use_map)